CN115529202A - 基于语音识别的晾衣机控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于语音识别的晾衣机控制方法及装置、设备及存储介质，方法包括：接收用户语音数据；识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令；根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群；获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据；根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。能够针对性对用户进行晾衣杆最佳位置的设置，实现了对每个人的晾衣杆最佳位置的适配，方便了用户进行衣服的晾晒。
Description
技术领域
本发明涉及智能家电控制技术领域，特别涉及一种基于语音识别的晾衣机控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，越来越多的智能家电设备进入了用户的生活中，为用户的生活带来便利。晾衣设备，如设置在阳台棚顶的晾衣架，作为人们每天使用的家居用品，如今已经成为许多家庭的生活必需品。目前的技术方案，用户通过客户端对晾衣设备的晾杆的位置数据进行设置，并把位置数据存储到晾衣设备的主控板，当用户通过APP或遥控器对晾衣设备进行控制，服务端将对应的控制指令下发至晾衣设备的主控板，从而实现控制晾衣杆的位置。
然而，目前的晾衣设备在多人使用晾衣设备时，无法针对每个人，实现晾衣杆的位置的最佳设置，不够方便。
发明内容
基于此，本发明提供一种基于语音识别的晾衣机控制方法及装置、设备及存储介质，通过对用户语音数据进行身份识别，获取该用户的对应的用户群，根据该用户群，能够针对性对用户进行晾衣杆最佳位置的设置，实现了对每个人的晾衣杆最佳位置的适配，方便了用户进行衣服的晾晒。该技术方法如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种基于语音识别的晾衣机控制方法，包括以下步骤：
接收用户语音数据；
识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令；
根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据；
根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于语音识别的晾衣机控制装置，包括：
语音数据接收模块，用于接收用户语音数据；
第一语音数据识别模块，用于识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令；
第二语音数据识别模块，用于根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
数据获取模块，用于获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据；
高度控制模块，用于根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的基于语音识别的晾衣机控制方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于语音识别的晾衣机控制方法的步骤。
在本申请的实施例中，通过对用户语音数据进行身份识别，获取该用户的对应的用户群，根据该用户群，能够针对性对用户进行晾衣杆最佳位置的设置，实现了对每个人的晾衣杆最佳位置的适配，方便了用户进行衣服的晾晒。
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为本申请第一实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法的流程示意图；
图2为本申请第一实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法中S2的流程示意图；
图3为本申请第一实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法中S3的流程示意图；
图4为本申请第二实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法的流程示意图；
图5为本申请第三实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法的流程示意图；
图6为本申请第三实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法中S61的流程示意图；
图7为本申请第四实施例提供的晾衣设备的晾衣机控制装置的结构示意图；
图8为本申请第五实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”/“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请基于语音识别的晾衣机控制方法的应用场景包括：客户端、服务端以及晾衣设备。客户端分别与晾衣设备以及服务端建立通信连接，晾衣设备与服务端建立通信连接，客户端能够分别与晾衣设备以及服务端进行数据信息交流，晾衣设备能够与服务端进行数据信息交流，其中，所述数据可以是设置数据，也可以是控制指令数据。
客户端可以是一台计算机设备，也可以是一台移动终端设备，用于对用户输入的数据信息进行编码，并将编码后的数据信息发送至服务端。
服务端可以是一台计算机设备，也可以是服务器，或是多台计算机设备联合而成的服务器机群，能够对发送至晾衣设备以及客户端的数据信息进行编码，以及对从客户端处发送的数据信息进行解析。
请参阅图1，图1为本申请第一实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法的流程示意图，所述方法由晾衣设备作为执行主体执行，方法包括如下步骤：
S1：接收用户语音数据。
在本实施例中，用户通过语音控制晾衣设备，具体的，晾衣设备中预先设置有语音采集装置，通过语音采集装置对用户语音数据进行采集，接收用户语音数据。
S2：识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令。
所述晾衣机控制指令为根据用户语音数据体现的对晾衣机进行控制的指令信息，在一个可选的实施例中，所述晾衣机控制指令可以是关于晾衣杆上升的指令信息，也可以是关于晾衣杆下降的指令信息，亦可以是关于晾衣杆复位的指令信息，还可以是晾衣机关于烘干操作的指令信息。
在本实施例中，晾衣设备识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令。
请参阅图2，图2为本申请第一实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法中S2的流程示意图，包括步骤S21～S23，具体如下：
S21：将所述用户语音数据进行文本转换，获取到对应的文本数据。
在一个可选的实施例中，晾衣设备将用户语音数据输入至预设的文本转换模型，获取到对应的文本数据，其中，文本转换模型为ASR(Automated Speech Recognition)语音文本识别模型的一种，用于将用户语音数据转换成对应的文本数据。
其中，文本转换模型的构建具体如下：
获取语音文本转换训练数据集，其中，所述语音文本转换训练数据集包括若干个语音训练数据以及相应的文本标签数据，所述文本标签数据为语音训练数据中的关键词，将所述语音文本转换训练数据集输入至待训练的文本转换模型中进行训练，获取所述已训练的文本转换模型，提高了语音识别的效率以及精准性。
S22：根据预设的关键词，获取所述用户语音数据对应的文本数据中的关键词。
所述关键词可以是上升、下降等词语，在本实施例中，晾衣设备根据预设的关键词，获取所述用户语音数据对应的文本数据中的关键词。
S23：根据所述文本数据中的关键词确定晾衣机控制指令。
在本实施例中，晾衣设备根据所述文本数据中的关键词确定晾衣机控制指令，提高了控制信息识别的效率以及精准性，进而实现了对晾衣杆的精准控制。
S3：根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群。
所述用户群为每个用户对应的用户群的唯一标识，所述用户群可以包括儿童用户群、男士用户群、女士用户群以及老人用户群。
在本实施例中，晾衣设备根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群。
请参阅图3，图3为本申请第一实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法中S3的流程示意图，包括步骤S31，具体如下：
S31：将用户语音数据输入到用户群识别模型，由用户群识别模型识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群。
所述用户群识别模型为ResNet声纹分类模型的一种，用于对用户语音数据中的声纹特征进行识别，从而识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群，所述用户群识别模型可以设置于晾衣设备内的电子芯片，也可以设置于服务端中，当所述所述用户群识别模型设置于服务端中，晾衣设备将用户语音数据发送至服务端，在服务端中进行用户群识别操作，获得服务端发送的语音用户所属用户群。
在本实施例中，晾衣设备将用户语音数据输入到用户群识别模型，由用户群识别模型识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群，实现了对用户的所属的用户群的精准识别。
其中，用户群识别模型构建过程如下：
获取多个用户语音数据样本，作为训练样本；
为了提高用户群识别模型的泛用性，以及用户群识别模型对用户群识别的精准性，通过针对各个训练样本分别标识用户群标签，晾衣设备获得所述各个训练样本相应的用户群标签；晾衣设备将所述各个训练样本以及相应的用户群标签输入至神经网络模型中，对神经网络模型进行训练得到用户群识别模型。
具体地，晾衣设备通过预先设置训练比例，将所述训练样本进行划分为训练集以及验证集，晾衣设备将所述训练集以及验证集输入至待训练的神经网络模型的用户群识别模型，根据预设的迭代次数，进行迭代训练，获取若干个训练后的神经网络模型，并根据获取各个训练后的神经网络模型对应的准确率，根据所述准确率以及召回率，从所述若干个训练后的神经网络模型中，获取准确率以及召回率最大的目标神经网络模型，作为所述用户群识别模型，提高了用户群识别模型的效率以及精准性。
S4：获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据。
所述晾衣杆高度数据为晾衣杆距离晾衣机的高度距离，在本实施例中，晾衣设备获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据，确定各个用户群对应的晾衣杆高度数据。
请参阅图4，图4为本申请第二实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法的流程示意图，包括步骤S6，具体如下：
S6：针对各不同用户群，分别为其对应的晾衣机控制指令配置相应的晾杆高度数据；即建立用户群以及晾衣机控制指令与晾杆高度数据的配置表。
在本实施例中，晾衣设备针对各不同用户群，分别为其对应的晾衣机控制指令配置相应的晾杆高度数据；即建立用户群以及晾衣机控制指令与晾杆高度数据的配置表，具体地，用户可以通过在客户端上，触控相应的控件，输入用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据，建立用户群以及晾衣机控制指令与晾杆高度数据的配置表，并将所述配置表存储于预设的存储目录中。
请参阅图5，图5为本申请第三实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法的流程示意图，还包括配置表更新，包括步骤S61，具体如下：
S61：获取更新数据，根据所述更新数据更新配置表。
所述更新数据包括针对若干用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。
在本实施例中，用户可以通过在客户端上，触控更新相应的控件进行晾杆高度数据的输入，作为用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，晾衣设备进行获取。晾衣设备根据所述更新数据，对所述存储目录下的更新配置表中的与所述用户群以及晾衣机控制指令对应的晾衣杆高度数据进行更新。
S5：根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。
在本实施例中，晾衣设备根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度，具体地，晾衣设备在解析出晾衣机控制指令以及识别发出语音用户所属用户群之后，从配置表中，获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据。通过对用户语音数据进行身份识别，获取该用户的对应的用户群，根据该用户群，能够针对性对用户进行晾衣杆最佳位置的设置，实现了对每个人的晾衣杆最佳位置的适配，方便了用户进行衣服的晾晒。
请参阅图6，图6为本申请第三实施例提供的基于语音识别的晾衣机控制方法中S61的流程示意图，包括步骤S611～S612，具体如下：
S611：针对儿童用户群，根据晾衣机使用时长、儿童年龄以及儿童年龄段身高变化标准，确定出晾杆高度变化数据；基于上述晾杆高度变化数据确定儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。儿童年龄段身高变化标准可为各机构监测儿童生长情况所参考的标准。
在本实施例中，当所述用户群为儿童用户群时，晾衣设备针对儿童用户群，根据晾衣机使用时长、儿童年龄以及儿童年龄段身高变化标准，确定出晾杆高度变化数据；其中，所述使用时长为更新时间与初始设置时间之差，所述更新时间为用户对晾衣杆高度数据进行更新时的时间，所述初始设置时间为用户在晾衣杆高度数据进行初始设置时的时间。
基于上述晾杆高度变化数据确定儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。具体地，晾衣设备可以通过根据晾衣设备的使用时长，获取与所述使用时长相关联的晾杆高度变化数据，将所述晾衣杆高度数据与晾杆高度变化数据进行相加，获取相加结果，作为针对所述儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。
S612：针对老人用户群，根据晾衣机使用时长、老人年龄以及老人年龄段身高变化预设数据，确定出晾杆高度变化数据，基于上述晾杆高度变化数据确定老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。
在本实施例中，当所述用户群为老人用户群，晾衣设备根据晾衣机使用时长、老人年龄以及老人年龄段身高变化预设数据，确定出晾杆高度变化数据，基于上述晾杆高度变化数据确定老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。具体地，晾衣设备将所述晾衣杆高度数据与晾杆高度变化数据进行相减，获取相减结果，作为针对所述老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。
请参考图7，图7为本申请第四实施例提供的晾衣设备的晾衣机控制装置的结构示意图，该装置可以通过软件、硬件或两者的结合实现基于语音识别的晾衣机控制方法的全部或一部分，该装置7包括：
语音数据接收模块71，用于接收用户语音数据；
第一语音数据识别模块72，用于识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令；
第二语音数据识别模块73，用于根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
数据获取模块74，用于获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据；
高度控制模块75，用于根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。
用户群识别模型构建模块76，用于构建用户群识别模型；在第二语音数据识别模块中，将所述用户语音数据输入到所述用户群识别模型，获取用户群识别模型输出的所述发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
配置表生成模块77，用于针对各个不同用户群，分别为其对应的晾衣机控制指令配置相应的晾杆高度数据；即建立用户群以及晾衣机控制指令与晾杆高度数据的配置表；
配置表更新模块78，用于获取更新数据，根据所述更新数据更新配置表，其中，所述更新数据包括针对若干用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据
在本申请的实施例中，通过语音数据接收模块，接收用户语音数据；通过第一语音数据识别模块，识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令；通过第二语音数据识别模块，根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群；通过数据获取模块，获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据；通过高度控制模块，根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。通过用户群识别模型构建模块，构建用户群识别模型；在第二语音数据识别模块中，将所述用户语音数据输入到所述用户群识别模型，获取用户群识别模型输出的所述发出所述用户语音数据的用户所属用户群；通过配置表生成模块，针对各个不同用户群，分别为其对应的晾衣机控制指令配置相应的晾杆高度数据；即建立用户群以及晾衣机控制指令与晾杆高度数据的配置表；通过配置表更新模块，获取更新数据，根据所述更新数据更新配置表，其中，所述更新数据包括针对若干用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。通过对用户语音数据进行身份识别，获取该用户的对应的用户群，根据该用户群，能够针对性对用户进行晾衣杆最佳位置的设置，实现了对每个人的晾衣杆最佳位置的适配，方便了用户进行衣服的晾晒。
请参考图8，图8为本申请第五实施例提供的电子设备的结构示意图，电子设备8包括：处理器81、存储器82以及存储在存储器82上并可在处理器81上运行的计算机程序83；计算机设备可以存储有多条指令，指令适用于由处理器81加载并执行上述所示第一至第三实施例的方法步骤，具体执行过程可以参见所示第一至第三实施例的具体说明，在此不进行赘述。
其中，处理器81可以包括一个或多个处理核心。处理器81利用各种接口和线路连接服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器82内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储器82内的数据，晾衣设备的晾衣机控制装置7的各种功能和处理数据，可选的，处理器81可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programble LogicArray，PLA)中的至少一个硬件形式来实现。处理器81可集成中央处理器81(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器81(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一个或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责触摸显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器81中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器82可以包括随机存储器82(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器82(Read-Only Memory)。可选的，该存储器82包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器82可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器82可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控指令等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器82可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器81的存储装置。
本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质可以存储有多条指令，所述指令适用于由处理器加载并执行上述所示第一至第三实施例的方法步骤，具体执行过程可以参见所示第一至第三实施例的具体说明，在此不进行赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。
本发明并不局限于上述实施方式，如果对本发明的各种改动或变形不脱离本发明的精神和范围，倘若这些改动和变形属于本发明的权利要求和等同技术范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变形。
Claims (10)
1.一种基于语音识别的晾衣机控制方法，其特征在于，包括：
接收用户语音数据；
识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令；
根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据；
根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。
2.根据权利要求1所述的基于语音识别的晾衣机控制方法，其特征在于，所述识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令，包括步骤：
将所述用户语音数据进行文本转换，获取到对应的文本数据；
根据预设的关键词，获取所述用户语音数据对应的文本数据中的关键词；
根据所述文本数据中的关键词确定晾衣机控制指令。
3.根据权利要求1所述的基于语音识别的晾衣机控制方法，其特征在于：所述根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群，包括步骤：
将所述用户语音数据输入到预设的用户群识别模型，获取用户群识别模型输出的所述发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
其中，用户群识别模型构建过程如下：
获取多个用户语音数据样本，作为训练样本；
针对所述各个训练样本分别标识用户群标签；
将所述各个训练样本以及相应的用户群标签输入至神经网络模型中，对神经网络模型进行训练得到用户群识别模型。
4.根据权利要求3所述的基于语音识别的晾衣机控制方法，其特征在于：所述用户群包括女士用户群、男士用户群、老人用户群和儿童用户群中的至少一种；
所述获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据之前，包括步骤：
针对各个不同用户群，分别为其对应的晾衣机控制指令配置相应的晾杆高度数据；即建立用户群以及晾衣机控制指令与晾杆高度数据的配置表。
5.根据权利要求4所述的基于语音识别的晾衣机控制方法，其特征在于，还包括配置表更新，所述配置表更新，包括步骤：
获取更新数据，根据所述更新数据更新配置表，其中，所述更新数据包括针对若干用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。
6.根据权利要求5所述的基于语音识别的晾衣机控制方法，其特征在于，所述获取更新数据，包括以下至少一项：
针对儿童用户群，根据晾衣机使用时长、儿童年龄以及儿童年龄段身高变化标准，确定出晾杆高度变化数据；基于上述晾杆高度变化数据确定儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据；
针对老人用户群，根据晾衣机使用时长、老人年龄以及老人年龄段身高变化预设数据，确定出晾杆高度变化数据，基于上述晾杆高度变化数据确定老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。
7.一种基于语音识别的晾衣机控制装置，其特征在于，包括：
语音数据接收模块，用于接收用户语音数据；
第一语音数据识别模块，用于识别所述用户语音数据，解析出晾衣机控制指令；
第二语音数据识别模块，用于根据所述用户语音数据，识别发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
数据获取模块，用于获取针对所述用户群的晾衣机控制指令所配置的晾杆高度数据；
高度控制模块，用于根据所述晾杆高度数据控制晾杆升降到相应高度。
8.根据权利要求7所述的基于语音识别的晾衣机控制装置，其特征在于，还包括用户群识别模型构建模块、配置表生成模块和配置表更新模块；其中：
用户群识别模型构建模块，用于构建用户群识别模型；在第二语音数据识别模块中，将所述用户语音数据输入到所述用户群识别模型，获取用户群识别模型输出的所述发出所述用户语音数据的用户所属用户群；
配置表生成模块，用于针对各个不同用户群，分别为其对应的晾衣机控制指令配置相应的晾杆高度数据；即建立用户群以及晾衣机控制指令与晾杆高度数据的配置表；
配置表更新模块，用于获取更新数据，根据所述更新数据更新配置表，其中，所述更新数据包括针对用户群对应的晾衣机控制指令更新晾杆高度数据，包括以下至少一项：
针对儿童用户群，根据晾衣机使用时长、儿童年龄以及儿童年龄段身高变化标准，确定出晾杆高度变化数据；基于上述晾杆高度变化数据确定儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述儿童用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据；
针对老人用户群，根据晾衣机使用时长、老人年龄以及老人年龄段身高变化预设数据，确定出晾杆高度变化数据，基于上述晾杆高度变化数据确定老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据，获得针对所述老人用户群对应的晾衣机控制指令更新的晾杆高度数据。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的基于语音识别的晾衣机控制方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于语音识别的晾衣机控制方法的步骤。
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2022
- 2022-08-30 CN CN202211056298.9A patent/CN115529202A/zh active Pending
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